Mitä sinun pitäisi tietää arvioitaessa AI-startupia sijoittamista varten

Salvatore Minettin, Fountech.Venturesin toimitusjohtajan, kirjoittama

Syvän teknologian alalla on ollut kasvavaa kiinnostusta viime vuosina, erityisesti sijoittajayhteisössä. Ja kaikista syvän teknologian alalla toimivista aloista, tekoäly (AI) on muodostunut kasvavaksi markkinaksi, jota tarkkaillaan.

National Venture Capital Associationin mukaan 1 509 AI-yritykselle Yhdysvalloissa kerättiin 19,98 miljardia dollaria vuonna 2019. Tämä luku kasvaa tulevina vuosina, vaikka pandemian vuoksi voi olla lyhytaikainen lasku. Itse asiassa AI-startupit, jotka lupaavat auttaa meitä voittamaan COVID-19:n haasteet, voivat lisätä sijoittamista tälle alalle.

Sijoittajille, jotka haluavat päästä alkuun tässä alalla, AI-startupien arviointi sijoittamista varten voi olla haasteellista. Alla on joitain avainasioita, joita on syytä pitää mielessä etsittäessä parasta AI-osaa tukeaksesi.

Pinpointing true deep tech technologies

Monille sijoittajille ensimmäinen este on, miten erottaa aidosti innovatiiviset ratkaisut ja ne, jotka vain naamioituvat sellaisiksi. AI on uhri omasta menestyksestään – moni startup yrittää vahvistaa kaupallista tarjontaansa ja houkuttelevuuttaan sijoittajien silmissä väittämällä olevansa “tekoälyllä ajettu”, kun todellisuudessa siinä ei ole kehittyneen teknologian käyttöä sen ydinliiketoiminnassa.

Lisäksi on tärkeää, että sijoittajat pitävät mielessä rajoitukset, joita alkuvaiheen yrityksillä on, kun ne pyrkivät vakiinnuttamaan itsensä AI-markkinoilla.

Machine learning, julkisesti saatavat kirjastot, esikoulutetut mallit ja API:t ovat kaikki auttaneet alentamaan esteitä yrittäjille ja startup-yrityksille. Yritykset, jotka lanseeraavat tuotteen näiden työkalujen avulla, saattavat saada monia kilpailijoita lyhyessä ajassa. Tämä aiheuttaa riskin sijoittajille.

Tätä varten kehotan sijoittajia etsimään startup-yrityksiä, jotka innovoivat sekä tieteellisellä että soveltavalla tasolla. Nämä AI-yritykset keksivät uutta AI:ta tarkoituksiinsa ja rakentavat sen perusrakenteita samalla.

Tämä edellyttää erottamista soveltamistasolla olevista yrityksistä, jotka vain toistavat kolmansien osapuolien API:ja, ja niistä, joilla on intensiivinen ja ainutlaatuinen tutkimus keskuudessaan. Itse asiassa todellinen syvä teknologia on uutta ja edustaa merkittävää edistystä nykyisesti käytössä oleviin tekniikoihin nähden.

Ne, joilla on vähän aiempaa kokemusta alalla, saattavat olla huolissaan kyvystään arvioida AI-yrityksiä ja määritellä, mitkä ovat todella edistyneitä teknologian kehityksessä. On useita keinoja tämän ongelman ratkaisemiseksi.

Jotta sijoittajat pystyisivät saamaan varhaisen kosketuksen syvään teknologiaan ja arvioimaan AI-lahjakkuutta tehokkaasti, he voivat harkita sisäisen teknisen tiimin kehittämistä. Tämä vaatisi tohtorin palkkaamista antamaan tarvittavaa teknistä osaamista. Näin sijoittajat luovat kapasiteetin arvioida yrityksiä ennen kuin tuote ja markkinat ovat vakiintuneet.

Vaihtoehtoisesti he voivat etsiä kumppaneita, jotka tekevät sen heidän puolestaan. Sijoittajilla on mahdollisuus sijoittaa muiden sijoittajien kanssa, jotka joilla on sisäisiä tutkijoita ja vankka ymmärrys syvän teknologian alalla, jotta he voivat valita sijoituskohteensa paremmin ja antaa oikeanlaista teknistä tukea varhaisessa vaiheessa.

Mitä ominaisuuksia ja piirteitä perustajatiimissä tulisi etsiä?

Perustavanlaatuinen teknologia on kriittinen tekijä arvioitaessa AI-startupia. Sijoittajien on oltava varmoja, että tuote on aidosti innovatiivinen, täyttää markkinatarpeen tehokkaasti ja on kaupallisesti kannattava pitkällä aikavälillä. Tämän yhteydessä ratkaisun arkkitehtuuri tulee myös tarkastella, jotta voidaan varmistaa, että se pystyy käsittelemään kasvavan määrän dataa ja skaalautumaan ajan myötä.

Jotta voidaan varmistaa, että kaikki edellä mainitut kohdat ovat kunnossa, sijoittajien tulisi varmistaa, että kaikki kriittiset roolit on täytetty niillä, joilla on todistettu kokemus ja tietämys alalla. Tiimin järjestelmäarkkitehdit, data-insinöörit, data-tieteilijät ja DevOps-insinöörit tulisi pystyä osoittamaan asianmukaiset pätevyydet ja aiemman alan kokemuksen.

Lisäksi teknisten taitojen, on tärkeää muistaa, että AI ei ole vain algoritmeja ja dataa. Se on myös ihmisten asioiden parissa. Sijoittajien tulisi kiinnittää huomiota perustajatiimien ominaisuuksiin ja piirteisiin. Vaikka ei olekaan yhtä ja samaa kriteeriä, joita tulisi seurata, tässä on joitain ominaisuuksia, jotka todennäköisesti määrittävät AI-yrityksen menestyksen.

Ensimmäinen on hyvä tietäminen suhteellisista vahvuuksista ja heikkouksista. Perustaja saattaa esimerkiksi olla vakuuttava visio ja vaadittu tekninen tietämys sen toteuttamiseksi. Kuten usein tapahtuu vastaperustetuilla yrityksillä, perustaja saattaa kuitenkin puuttua asianmukaisesta liiketoimintataidosta ylittääkseen yleisiä esteitä.

Hyvin suoriutuva AI-tiimi pystyy osoittamaan halukkuutta etsiä apua ja palkata oikean osaamisen täyttämään olemassa olevat taitopuutteet. Yrityksen kulttuuri tulisi myös heijastaa sen innovaatiohalua: halukkuus etsiä kriittistä palautetta kollegoilta, asiakkailta ja asiantuntijoilta auttaa voittamaan tekniset ja liiketoimintahaasteet, jotka ilmenevät matkan varrella ja auttaa tiimejä keskittymään suurempaan kuvaan.

Ennen kaikkea kuitenkin hyvä tiimi näyttää positiivisen asenteen: välttämätön vaatimus millekään yritykselle kilpailukykyisellä AI-alalla. Määrätietoinen pyrkimys saada asiat toimimaan, vaikka ajat ovat vaikeat, erottaa tiimit, joilla on se, mitä tarvitaan AI-yrityksen skaalauttamiseen, ja niistä, joilla ei ole.